Лонгитюдные исследования: теория и методы ⁵⁰⁹⁹

В статье рассматривается современное понимание лонгитюда как группы исследовательских методов, позволяющих проверять особый класс гипотез (о развитии, его форме и динамических характеристиках). Дается описание основных лонгитюдных схем и их возможных ограничений, а также проводится анализ угроз валидности лонгитюдных исследований. Статья завершается кратким описанием основных статистических подходов к анализу лонгитюдных данных.

Ключевые слова: лонгитюд, лонгитюдное исследование, повторяющиеся измерения, лонгитюдная валидность, иерархическое линейное моделирование

Рубрика: Математическая психология

Тип: научная статья

В психологии лонгитюдный метод обычно противопоставлялся методу срезов, а в последнее время стал также рассматриваться в контексте поиска отсроченных экспериментальных эффектов. Другое его название – это метод «продольных срезов», противопоставлявшийся методу «поперечных срезов». Если метод срезов (или кросс-секционный метод) предполагает сопоставление психологических показателей в одно и то же время (их измерения) у людей разных возрастных групп, то классический лонгитюд означает «продолженнное исследование» – с многократной фиксацией показателей на одном и том же человеке или одной и той же группе (выборке) людей.

Лонгитюдные исследования занимают особое место в методологии психологических исследований, а также социальных наук и, как указывается обычно в зарубежной литературе, наук о поведении. Это связано как со спецификой проверяемых в лонгитюде гипотез о развитии, так и со сложностями планирования, проведения и обработки данных лонгитюдных исследований. Нам представляется важным отметить, что слово «развитие» здесь понимается нами в самом общем виде как процесс изменения (англ. change), – развитие, не несущее само по себе психологического содержания. Гипотезы о развитии включают предположение о временнóй динамике изменений психологических показателей изучаемого базисного процесса. Фактор времени при этом не рассматривается как источник или причинно действующий фактор развития, он выступает лишь аналогом независимой переменной (НП). Теоретическое обоснование того, может ли временная динамика изменений психологических показателяей трактоваться как развитие, включает и методологические принципы понимания развития, и положения конкретной психологической теории, и оценку планирования исследования (с целью организации достоверных выводов).

Вместе с тем, лонгитюдные исследования позволяют прямо обратиться к проверке каузальных гипотез со стороны требования к временной последовательности причин и следствий и, таким образом, могут приближаться к выполнению двух основных условий установления каузальной связи – следования причины и следствия во времени и ковариации между ними (Корнилова, 2003). Место причинных при этом могут занимать любые наблюдаемые воздействия, которые, однако, не могут трактоваться в качестве экспериментальных, если психолог не управляет ими. Два других требования причинного вывода могут быть удовлетворены в срезовых или последовательных кросс-секционных исследованиях. Так, требование к наличию ковариации между переменными устанавливается либо через межгрупповые различия, либо ненулевые корреляции между переменными, а требование к отсутствию альтернативных объяснений может быть удовлетворено путем использования средств экспериментального или статистического контроля.

1. Бурменская Г. В. Лонгитюдный метод // Эксперимент и квазиэксперимент в психологии / Под ред. Т. В. Корниловой. СПб.: Питер, 2004. С. 180–192.
2. Корнилов С. А., Григоренко Е. Л., Смирнов С. Д. Лонгитюдное исследование академических, творческих и практических способностей как предпосылок успешности обучения // Вопросы психологии. 2009. № 5. С. 54–65.
3. Корнилова Т. В. Экспериментальная психология. Теория и методы. М.: Аспект-Пресс, 2003.
4. Корнилова Т. В., Корнилов С. А., Чумакова М. А. Лонгитюдное исследование динамики успешности решения студентами аналитических, творческих и практических заданий // Психологическая наука и образование. 2010. № 1. С. 55–68.
5. Митина О. В. Моделирование латентных изменений с помощью структурных уравнений // Экспериментальная психология. 2008. Т. 1. № 1. С. 131–148.
6. Baltes P. B., Nesselroade J. R. History and rationale of longitudinal research // Longitudinal research in the study of behavior and development / Eds. J. R. Nesselroade, P. B. Baltes. N.Y: Academic Press, 1979. P. 61–87.
7. Bollen K. A., Curran P. J. Latent curve models: A structural equation perspective. Hoboken. N.J.: John Wiley, 2006.
8. Cook N. R., Ware J. H. Design and analysis methods for longitudinal research // Annual Review of Public Health. 1983. № 4. P. 1–24.
9. Glenn N. Cohort analysis. Beverly Hills, CA: SAGE, 1977.
10. Flynn J. R. What environmental factors affect intelligence: The relevance of IQ gains over time // Current topics in human intelligence. V. 5: The environment / Ed. D. Detterman. Norwood. N. J.: Ablex, 1996. P. 17–29.
11. Graham J. W. Missing data analysis: Making it work in the real world // Annual Review of Psychology. 2009. № 60. P. 549–576.
12. Graham J. W., Hofer S. M. Multiple imputation in multivariate research // Modeling Longitudinal and Multiple-Group Data: Practical Issues, Applied Approaches, and Specific Examples / Eds. T. D. Little, K. U. Schnabel, J. Baumert. Hillsdale, N.J.: Erlbaum, 2000. P. 201–218.
13. Holland P. Statistics and causal inference // Journal of American Statistical Association. 1986. V. 81. № 396. P. 945–960.
14. Mason K. O., Mason W. M., Winsborough H., Poole W. K. Some methodological issues in cohort analysis of archival data // American Sociological Review. 1973. № 32. P. 242–258.
15. Menard S. Longitudinal Research (2^nd ed.). Thousand Oaks: SAGE, 2002.
16. Menard S. Introduction: Longitudinal research design and analysis // Handbook of longitudinal research / Ed. S. Menard. N.Y.: Elsevier, 2008. P. 3–12.
17. Menard S., Elliot D. S., Huizinga D. The dynamics of deviant behavior: A national survey progress report (National Youth Survey Progress Report No. 49). Boulder, CO: Institute of Behavioral Science, 1989.
18. Mitchell T. R., James L. R. Building better theory: Time and the specification of when things happen // Academy of Management Review. 2001. № 26. P. 530–547.
19. Newcomb M. D., Bentler P. M. Consequences of adolescent drug use: Impact on the lives of young adults. Newbury Park, CA: Sage, 1988.
20. Ployhart R. E., Vandenberg R. J. Longitudinal research: The theory, design, and analysis of change // Journal of Management. 2010. V. 36. № 1. P. 94–120.
21. Raudenbush S. W. Comparing personal trajectories and drawing causal inferences from longitudinal data // Annual Review of Psychology. 2001. № 52. P. 501–525.
22. Raudenbush S. W, Bryk A. S. Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (2^nd ed). Thousand Oaks, CA: SAGE, 2002.
23. Rosenbaum P., Rubin D. The central role of the propensity score in observational studies for causal effects // Biometrika. 1983. № 17. P. 41–55.
24. Rubin D. Estimating causal effects of treatments in randomized and non-ran- domized studies // Journal of Educational Psychology. 1974. № 66. P. 688–701.
25. Rubin D. Inference and missing data // Biometrika. 1976. № 63. P. 581–592.
26. Ryder N. B. The cohort as a concept in the study of social change // American Sociological Review. 1965. № 32. P. 843–861.
27. Singer J. D., Willet J. B. Applied longitudinal data analysis: Modeling change and event occurrence. N.Y.: Oxford University Press, 2003.
28. Terman L. M., Oden M. H. Genetic studies of genius: The gifted child grows up. Twenty five years’ follow-up of a superior group. Stanford, CA: Stanford University Press, 1947.
29. Thomae H. The Bonn Gerontologic Longitudinal Study (BOLSA) // Zeitschrift für Gerontologie, 1993. V. 26. № 3. P. 142–150.
30. Twisk J. W. R. Causal inference in longitudinal experimental research // Handbook of longitudinal research / Ed. S. Menard. N. Y.: Elsevier, 2008. P. 279–294.
31. Wall W. D., William H. L. Longitudinal studies and the social sciences. London: Heinemann, 1970.
32. Willet J. B. Some results on reliability for the longitudinal measurement of change: Implications for the design of studies of individual growth // Educational and Psychological Measurement. 1989. № 49. P. 587–602.
33. Vanderberg R. J. Toward improving measurement invariance methods and procedures // Organization Reasearch Methods. 2002. № 5. P. 139–158.